基于環(huán)井式智能立體停車庫的車位資源分配技術(shù)研究

李旭紅

摘要：智能立體停車庫的停車位資源的合理分配能夠節(jié)約用戶等待時(shí)間和存取車能量消耗。介紹了環(huán)井式立體停車庫的主要結(jié)構(gòu)和工作原理，以停車庫尋址策略為研究對(duì)象，提出了智能存車尋址算法，并通過搭建停車庫存取車仿真實(shí)驗(yàn)平臺(tái)，模擬了停車庫長(zhǎng)時(shí)間工作時(shí)的智能存車和普通存車兩種算法的車位資源分配，對(duì)兩種存車策略的存取車分配結(jié)果數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，驗(yàn)證了智能存車算法的正確性，得出智能存車算法對(duì)于車位平均分配、節(jié)約存取車時(shí)間、能源消耗的提升效果。

Abstract： Reasonable allocation of parking space resources in intelligent spatial parking garage can save users' waiting time and energy consumption of accessing vehicles. The structure and working principle of the ring-well type three-dimensional parking garage were introduced. Aiming at the parking garage addressing strategy， an intelligent parking addressing strategy algorithm was proposed. According two different algorithms of the parking resource allocation， intelligent parking and general parking resource allocation in long-time use of the parking equipment was simulated based on a parking simulation experimental platform. By analyzing the data of the experiment， the validity of the intelligent storage algorithm is verified. The results show the intelligent storage strategy's advantage in equilibrium， time saving and energy saving of accessing vehicles.

關(guān)鍵詞：立體停車庫;智能存車;車位資源分配;仿真實(shí)驗(yàn)

Key words： spatial parking equipment;intelligent parking;parking space resources allocation;simulation experiment

0? 引言

由于傳統(tǒng)的停車場(chǎng)長(zhǎng)期存在管理效率低、停車難度大、停車體驗(yàn)差等問題，如今“停車難”問題十分嚴(yán)重。機(jī)械式自動(dòng)化立體停車庫的普及和應(yīng)用能夠緩解此類問題。但是，現(xiàn)階段國(guó)內(nèi)立體停車庫智能化程度普遍較低，存車尋址多采用單一的“就近原則”，這種尋址策略雖然在單次的存取車的時(shí)間和耗能是最低的，但停車庫的使用情況受當(dāng)?shù)氐拇嫒≤囶l率、交通情況、停車時(shí)長(zhǎng)差異等因素影響，“就近原則”尋址策略并不是最優(yōu)的尋址策略。若長(zhǎng)期采用“就近原則”尋址策略將造成停車庫車位資源分配浪費(fèi)。本文提出的智能停車尋址策略能夠定期綜合分析當(dāng)前的存車情況，自動(dòng)調(diào)整更加省時(shí)節(jié)能的尋址策略，提高停車庫的調(diào)度效率，減少用戶等待時(shí)間，節(jié)約存取車能源消耗。

1? 環(huán)井式立體停車庫的機(jī)械結(jié)構(gòu)與工作原理

環(huán)井式立體停車庫是一種新型的地下立體停車設(shè)備，具有容積率高、自動(dòng)化、智能化等特點(diǎn)。環(huán)井式立體停車庫的機(jī)械結(jié)構(gòu)如圖1所示，主要由地面設(shè)施、載車平臺(tái)、停車庫鋼架和升降系統(tǒng)等組成。環(huán)井式立體停車庫有5層共50個(gè)存車位，每層10個(gè)車位，呈放射狀圓周均布。地面設(shè)施為停車庫地面部分的安全輔助裝置，包括出入口引導(dǎo)路段、IC磁卡刷卡機(jī)、自動(dòng)門及路障裝置、車輛檢測(cè)裝置等，能夠輔助用戶安全地將車駛?cè)胪＼噹?，?duì)車輛進(jìn)行入庫前的安全檢測(cè)，并引導(dǎo)用戶通過IC磁卡刷卡機(jī)進(jìn)行存取車操作。載車平臺(tái)是承載車輛進(jìn)出車庫的運(yùn)動(dòng)平臺(tái)，其結(jié)構(gòu)包括旋轉(zhuǎn)裝置、載車板、載車板行走裝置等。停車庫鋼架為承載存車的主體機(jī)械結(jié)構(gòu)，用于固定支撐車庫和存放車輛。載車托盤升降系統(tǒng)是實(shí)現(xiàn)存取車過程中立體停車庫載車平臺(tái)在停車庫井道中垂直運(yùn)動(dòng)和定位的裝置。升降系統(tǒng)以鋼繩滑輪組為傳動(dòng)方式，主要由曳引機(jī)、變頻器、鋼繩、滑輪組、配重塊和T型導(dǎo)軌組成。此外，停車庫內(nèi)安裝多種傳感器，如行程開關(guān)、接近開關(guān)、激光測(cè)距儀等，用于車庫狀態(tài)信號(hào)采集、車輛安全檢測(cè)以及運(yùn)動(dòng)過程控制。 停車庫控制系統(tǒng)以SINAMICS S7-1200 PLC為主控制模塊，主要控制變頻器、繼電器開關(guān)、指示燈等執(zhí)行機(jī)構(gòu)，控制系統(tǒng)包括智能停車模塊、停車管理模塊、運(yùn)動(dòng)控制模塊、HMI人機(jī)界面等部分。

以存車為例，立體停車庫的使用流程如下：首先將汽車駛?cè)胼d車托盤中央，隨后在車庫外的刷卡機(jī)刷卡，通過觸摸屏人機(jī)界面發(fā)出存車命令，系統(tǒng)將根據(jù)用戶選擇的存車模式完成存車尋址。停車庫系統(tǒng)尋址完成后，載車板將輪胎固定并抬起汽車，隨后載車平臺(tái)載車經(jīng)過升降、旋轉(zhuǎn)和行走等一系列動(dòng)作到達(dá)目標(biāo)停車位，載車板釋放輪胎并卸下汽車，載車板及載車平臺(tái)歸位后，存車作業(yè)。取車過程類似，不再贅述。

2? 智能車位分配優(yōu)化策略

2.1 存取車占用資源分析

在停車庫的使用過程中，每個(gè)停車位占用空間和時(shí)間兩種停車位資源。由于目標(biāo)停車位處于不同的高度和位置，完成一次存取車作業(yè)的所消耗的能量和存取車時(shí)間都會(huì)有所差異。表1的數(shù)據(jù)展示了某立體停車庫各層車位單次存取車的時(shí)耗及能耗差異。由表可知，深層存車位的使用會(huì)消耗更多的能量和用戶等待時(shí)間，故以深層車位為尋址目標(biāo)的存取車事件占用的停車位空間資源相對(duì)淺層存車位更高。

此外，由于每次存取車事件的停車時(shí)長(zhǎng)差異，存取車事件占用的停車位時(shí)間資源也不相同。本文采用的智能存車尋址算法，包括單次智能存車尋址算法和多次自適應(yīng)存車算法。單次智能存車尋址算法考慮存車時(shí)長(zhǎng)、層車位平均分配等因素，確定最優(yōu)尋址位置。多次自適應(yīng)存車算法通過周期性地對(duì)長(zhǎng)時(shí)間段內(nèi)采集到的存、取車情況數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，動(dòng)態(tài)調(diào)整單次存車算法的層優(yōu)先級(jí)規(guī)則，從而實(shí)現(xiàn)停車位資源的自適應(yīng)分配。

2.2 單次存車智能尋址調(diào)度算法

2.2.1 層優(yōu)先級(jí)計(jì)算

存車尋址選擇存車層時(shí)，傳統(tǒng)的存車策略采用“就近原則”，即選擇距離地面出口最近的可用存車層，層優(yōu)先級(jí)順序?yàn)锳>B>C>D>E。但是，“就近原則”忽略了存車庫占用存車時(shí)長(zhǎng)的使用資源，時(shí)間資源分配不合理將造成不必要的能耗和時(shí)間的浪費(fèi)。單次存車的時(shí)長(zhǎng)與存車頻次成負(fù)相關(guān)，存車時(shí)長(zhǎng)越短，同一時(shí)間段內(nèi)的存取車次數(shù)越多。由前文可知，淺層存車位占用的使用資源較低，因此，存車選址時(shí)若采用“緊湊原則”，即將短時(shí)高頻的存車作業(yè)盡量分配到淺層存車位中，反之，將長(zhǎng)時(shí)低頻的存車作業(yè)盡量分配到深層車位中，停車庫存車動(dòng)作的平均的能耗和時(shí)間將會(huì)降低。

就單次存車而言，用戶的存車行為是隨機(jī)的，無法預(yù)測(cè)用戶于何時(shí)開始存車，并且也無法預(yù)測(cè)用戶將存車的時(shí)長(zhǎng)。為解決此問題，智能存車軟件中預(yù)設(shè)了三段存車時(shí)長(zhǎng)，由此設(shè)置了三種存車模式，分別是短時(shí)停車模式、日常存車模式和長(zhǎng)時(shí)存車模式，用戶可以在軟件組態(tài)的觸摸屏用戶使用界面中進(jìn)行選擇。為了實(shí)現(xiàn)存車選址的“緊湊原則”，單次智能存車尋址算法中引入了層優(yōu)先級(jí)計(jì)算。三種停車模式下的默認(rèn)層優(yōu)先級(jí)順序見表2。

2.2.2 位優(yōu)先級(jí)計(jì)算

立體停車庫每層中的10個(gè)存車位呈環(huán)形放射狀分布，由前文可知，托盤旋轉(zhuǎn)到達(dá)每個(gè)存車位所消耗的能量和時(shí)間也存在差異。選擇目標(biāo)車位時(shí)，若采用最節(jié)能省時(shí)的“就近原則”，系統(tǒng)將優(yōu)先選擇距離托盤初始位置角位移最小的小編號(hào)車位。但此方法存在弊端，經(jīng)過多次存取車作業(yè)后，小編號(hào)車位的使用次數(shù)明顯高于同層的大編號(hào)車位，造成同層車位的使用分布不均，由于高頻使用，少數(shù)車位損壞過快疲勞加劇。為解決此問題，存車尋址中對(duì)位優(yōu)先級(jí)進(jìn)行計(jì)算。

對(duì)每個(gè)存車位設(shè)有使用系數(shù)，每當(dāng)車位完成一次存車和取車作業(yè)時(shí)，該車位的使用系數(shù)增加1。使用系數(shù)越低，其位優(yōu)先級(jí)越高。計(jì)算該層各車位的位優(yōu)先級(jí)時(shí)，選擇優(yōu)先級(jí)最高的車位為目標(biāo)存車位，即選擇首個(gè)使用系數(shù)最低的可存車位。

2.3 多次自適應(yīng)存車算法

由于停車庫周邊產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)差異、附近人們從事的活動(dòng)差異、客流量差異等多種復(fù)雜因素，不同地點(diǎn)的停車庫使用情況會(huì)有所差異。根據(jù)《2017中國(guó)智慧停車行業(yè)大數(shù)據(jù)報(bào)告》的統(tǒng)計(jì)結(jié)果顯示，對(duì)于不同利用性質(zhì)土地的車輛停放時(shí)間，2017年全國(guó)城市各土地利用性質(zhì)車輛平均停放時(shí)間如表3所示。

此外，車輛的停放時(shí)間與存取頻率也受時(shí)效性因素影響，如早晚高峰、節(jié)假日等。因此，若對(duì)不同的使用情況下的所有停車庫停車行為采取相同的存車尋址方式，車位資源未能得到合理的分配，導(dǎo)致車位資源浪費(fèi)。為解決此問題，智能存車系統(tǒng)將采用多次存車自適應(yīng)算法，系統(tǒng)能夠?qū)﹂L(zhǎng)時(shí)間段的存、取車情況數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，周期性調(diào)整層優(yōu)先級(jí)規(guī)則，動(dòng)態(tài)調(diào)整至調(diào)度效率最高的層優(yōu)先級(jí)規(guī)則，從而實(shí)現(xiàn)停車庫自適應(yīng)、自調(diào)節(jié)的智能高效運(yùn)作。

日常停車和長(zhǎng)時(shí)停車模式的層優(yōu)先級(jí)順序方案選擇是一個(gè)多屬性決策問題，以下將介紹存車占比評(píng)估算法解決此問題。

2.3.1 基本定義

存車占比評(píng)估系數(shù)m1、m2計(jì)算完成后，系統(tǒng)將根據(jù)計(jì)算結(jié)果分別對(duì)日常停車模式及長(zhǎng)時(shí)停車模式的層優(yōu)先級(jí)規(guī)則進(jìn)行調(diào)整，日常停車占比評(píng)估系數(shù)m1與層優(yōu)先級(jí)規(guī)則如表4所示。當(dāng)評(píng)估系數(shù)m1的值較小時(shí)，日常停車模式下的優(yōu)先級(jí)層將整體向下層調(diào)整，淺層停車資源將更優(yōu)先地分配給短時(shí)存車;反之，當(dāng)評(píng)估系數(shù)m1的值較大時(shí)，此時(shí)日常停車的綜合占比相對(duì)較高，優(yōu)先級(jí)層將整體向上層調(diào)整。同理，由表4可見，當(dāng)評(píng)估系數(shù)m2的值較小時(shí)，長(zhǎng)時(shí)停車的綜合占比相對(duì)較低，長(zhǎng)時(shí)停車模式下的優(yōu)先級(jí)層將整體向下層調(diào)整，系統(tǒng)將停車庫的淺層停車資源更優(yōu)先地分配給短時(shí)存車和日常存車;反之，當(dāng)評(píng)估系數(shù)m2的值較大時(shí)，優(yōu)先級(jí)層將整體向上層調(diào)整。

由上述的存車占比評(píng)估算法，在停車庫使用一段時(shí)間后，經(jīng)過多次存取車輛，系統(tǒng)根據(jù)存車情況數(shù)據(jù)，周期性地記錄和結(jié)算存車占比評(píng)估系數(shù)，從而對(duì)層優(yōu)先級(jí)順序規(guī)則反復(fù)調(diào)整，使得停車庫處于動(dòng)態(tài)自適應(yīng)狀態(tài)，自動(dòng)選擇適合近期存車選擇情況的最佳層優(yōu)先級(jí)規(guī)則，對(duì)每種時(shí)長(zhǎng)的存車選擇都盡可能地保留最合適的存車位。

2.4 智能尋址算法的實(shí)現(xiàn)

本文采用TIA博途V15軟件實(shí)現(xiàn)智能尋址算法，程序的編程語言為L(zhǎng)AD及SCL語言。智能尋址算法程序如圖2所示。

3? 尋址算法對(duì)比實(shí)驗(yàn)與效果分析

搭建停車庫存取車仿真實(shí)驗(yàn)平臺(tái)，通過隨機(jī)存取車對(duì)比實(shí)驗(yàn)?zāi)M長(zhǎng)時(shí)段停車庫的存取車情況，對(duì)存取車數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，驗(yàn)證智能存車算法的正確性和有效性。實(shí)驗(yàn)通過智能存車算法與普通存車的存取車數(shù)據(jù)對(duì)照比較，進(jìn)一步驗(yàn)證智能尋址策略提升停車庫整體調(diào)度效率的優(yōu)越性，評(píng)估智能存車算法在停車庫停車所需時(shí)間、能量消耗、同層車位存車次數(shù)方差等指標(biāo)中的提升效果。

3.1 實(shí)驗(yàn)平臺(tái)功能實(shí)現(xiàn)

停車庫存取車仿真實(shí)驗(yàn)平臺(tái)主要分為三大功能模塊：隨機(jī)存取車行為仿真、存取車尋址仿真和實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)處理。實(shí)驗(yàn)平臺(tái)的整體功能架構(gòu)如圖3所示。

3.1.1 隨機(jī)存取車行為仿真

存車事件包含有多個(gè)信息屬性，包括存車時(shí)間點(diǎn)、存車間隔時(shí)間、預(yù)計(jì)存車時(shí)長(zhǎng)、實(shí)際存車時(shí)長(zhǎng)等。本實(shí)驗(yàn)僅討論所有存取車行為都為正確使用停車庫的情況，理想情況下，所有停車行為的預(yù)計(jì)存車時(shí)長(zhǎng)與實(shí)際存車時(shí)長(zhǎng)相等。針對(duì)距存車間隔時(shí)間和實(shí)際存車時(shí)長(zhǎng)兩個(gè)信息屬性，為豐富信息屬性的多樣性，在隨機(jī)存取車行為數(shù)據(jù)庫全局BD塊中建立了隨機(jī)存車間隔時(shí)間數(shù)組與隨機(jī)存車時(shí)長(zhǎng)數(shù)組。數(shù)據(jù)庫數(shù)組中預(yù)設(shè)了多種時(shí)間長(zhǎng)度的值，可供隨機(jī)存取車事件生成程序中的變量賦值和數(shù)據(jù)調(diào)用。

隨機(jī)存取車事件生成程序通過生成隨機(jī)數(shù)選取數(shù)組數(shù)據(jù)的方式將信息屬性分配給每個(gè)存車事件。隨機(jī)存取車事件生成時(shí)，程序根據(jù)隨機(jī)數(shù)的值調(diào)用隨機(jī)存車時(shí)長(zhǎng)數(shù)據(jù)和隨機(jī)存車間隔數(shù)組中的數(shù)據(jù)，完成隨機(jī)信息屬性分配。

3.1.2 存取車尋址仿真

取車尋址仿真是將隨機(jī)存取車事件通過尋址算法得出存取車目標(biāo)車庫，隨后將車輛存入或取出車庫，最終改變車位工作狀態(tài)并可視化的過程。實(shí)驗(yàn)分為智能存車和普通存車兩組，分別采用智能尋址算法和“就近原則”的普通尋址算法計(jì)算尋址車位。

3.1.3 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)提取與可視化

為進(jìn)一步觀察和對(duì)比兩組實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)的變化差異，停車庫使用情況和存取車數(shù)據(jù)將通過實(shí)驗(yàn)仿真界面可視化。存取車所需時(shí)間和能量消耗兩組數(shù)據(jù)采用TIA博途中趨勢(shì)視圖控件實(shí)現(xiàn)，該控件可實(shí)時(shí)監(jiān)控兩組數(shù)據(jù)的變化曲線，在數(shù)據(jù)查看畫面中進(jìn)行數(shù)據(jù)觀察和分析。實(shí)驗(yàn)仿真界面如圖4所示。

3.2 智能存車算法對(duì)比實(shí)驗(yàn)方案與結(jié)果分析

本實(shí)驗(yàn)通過隨機(jī)生成包含多種信息屬性的存取車事件，模擬某地環(huán)井式立體停車庫存車500次的工作情況。實(shí)驗(yàn)分為智能存車實(shí)驗(yàn)組和普通存車對(duì)照組，假設(shè)兩組車庫采用相同的隨機(jī)存取車事件作為信號(hào)源和相同的停車庫初始狀態(tài)，而分別采用智能存車算法和普通存車算法對(duì)存車事件進(jìn)行尋址計(jì)算，得到兩組不同的停車庫車位資源分配結(jié)果。實(shí)驗(yàn)以存取車時(shí)間消耗、能源消耗數(shù)據(jù)為分析依據(jù)，評(píng)估兩種尋址策略的省時(shí)效果和節(jié)能效果;以每層車庫的平均使用頻次數(shù)據(jù)為依據(jù)，對(duì)停車位平均使用指標(biāo)進(jìn)行評(píng)估。

通過停車庫存取車仿真實(shí)驗(yàn)，得到的實(shí)驗(yàn)結(jié)果如圖5所示。對(duì)比智能存車與普通存車的停車位資源分配結(jié)果可知，智能存車相較于普通存車的淺層存車位使用次數(shù)更高，智能存車算法將更多的淺層存車位資源分配給高頻次的短時(shí)停車事件，整體的車位資源分配更加合理。此外，分析各車位存車次數(shù)數(shù)據(jù)，計(jì)算各停車層存車次數(shù)方差，如表6所示。由表可知，智能存車各層存車方差都明顯低于普通存車的各層存車方差，由此可知，智能存車的同層停車位的資源分配相比普通存車更加平均。

根據(jù)存取車時(shí)間和能量消耗變化曲線可知，在實(shí)驗(yàn)初期，由于停車庫中的空車位較多，存車事件明顯多于取車事件，此時(shí)普通存車的“就近原則”尋址策略更為省時(shí)快速，普通存車的時(shí)間消耗低于智能存車;隨著存車事件次數(shù)增加，取車事件也相繼觸發(fā)，由于受到停車位容量的限制，在存車次數(shù)達(dá)到一定次數(shù)后，存車、取車事件的發(fā)生頻率大致相等，停車庫空位數(shù)量變化相對(duì)穩(wěn)定，此時(shí)智能存車算法的優(yōu)勢(shì)逐漸體現(xiàn)出來，智能存車的時(shí)間和能源消耗逐漸降低至普通存車以下，并且兩者差距逐漸擴(kuò)大。圖中曲線的局部放大部分顯示了普通存車的存取車時(shí)間消耗超過智能存車時(shí)間消耗的曲線變化。存車次數(shù)達(dá)到500次時(shí)，實(shí)驗(yàn)中智能存車比普通存車的存取車時(shí)間消耗節(jié)省了2206.1s，省時(shí)效果為6.07%，存取車能量消耗共節(jié)約4064.9kW·h，節(jié)能效果為16.96%。

4? 結(jié)束語

本文以停車庫尋址策略為研究對(duì)象，提出了智能存車尋址算法，并通過搭建停車庫存取車仿真實(shí)驗(yàn)平臺(tái)模擬停車庫長(zhǎng)時(shí)間工作時(shí)的智能存車和普通存車兩種算法的車位資源分配，對(duì)兩種存車策略的存取車分配結(jié)果數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，驗(yàn)證了智能存車算法的正確性和有效性。最終得出以下結(jié)論：①智能存車算法能夠有效提高整體停車庫的調(diào)度效率，降低同層車位使用次數(shù)方差，降低了車庫平均故障率。②智能存車算法在停車庫長(zhǎng)期使用中能夠起到省時(shí)節(jié)能的作用，相比普通存車策略節(jié)省等待時(shí)間約6%，節(jié)約能源約17%。

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